Лучшие наборы данных для проектов машинного обучения: все, что вам нужно знать

Введение

Машинное обучение — одна из самых мощных технологий, используемых сегодня. Это очень важная ветвь искусственного интеллекта, используемая для того, чтобы сделать компьютеры умнее, дав им возможность учиться без вмешательства человека. Это делает машинное обучение жизненно важным инструментом для обработки данных. Поскольку данные используются буквально везде, от принятия бизнес-решений до управления клиентским опытом, машинное обучение упрощает выявление закономерностей, скрытых в этих огромных наборах данных.

Самое главное, эти наборы данных — это способ организовать огромные куски необработанных данных. Используя эти наборы данных, пишутся программы для создания приложений, упрощающих бизнес-операции. В этой статье мы узнаем о различных наборах данных для машинного обучения .

Но прежде чем углубляться в это, давайте сначала разберемся с основами машинного обучения.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение отвечает за работу ваших самых любимых платформ, таких как Netflix, Facebook, Twitter, YouTube, Spotify, Google и Baidu. Даже голосовые помощники, такие как Alexa и Siri, выбирают ваши любимые песни, чтобы использовать машинное обучение! Все эти платформы пытаются использовать данные, связанные с вами. Это включает в себя ваши поиски, клики, ваши просмотры, фотографии, которыми вы делитесь, комментарии, реакции и публикации. Узнайте больше о лучших приложениях для машинного обучения.

Машинное обучение использует эти данные, чтобы получить представление о ваших предпочтениях. Например, Netflix использует его, чтобы предложить сериалы, которые вам могут понравиться, на основе тех, которые вы смотрели. Даже такие платформы, как Amazon, используют машинное обучение, чтобы предлагать ваши продукты на основе вашей предыдущей истории покупок.

Наиболее заметным сегментом рынка машинного обучения является глубокое обучение, которое к 2025 году может достичь 1 миллиарда.

Кажется интересным? Давайте углубимся в технические особенности предмета.

Категории машинного обучения

Машинное обучение можно условно разделить на три части: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением .

контролируемое обучение

В этом процессе компьютер будет учиться на наборе данных, называемом обучающими данными . Он будет принимать решения и прогнозировать будущие результаты на основе этого. Позже вы узнаете об обучающих наборах данных для машинного обучения . Здесь системе подаются пары ввода-вывода, и, работая с этими парами, она узнает, как они отображаются вместе. Это похоже на набор вопросов, к которым помечены правильные ответы.

Когда система или алгоритм изучают соотношение между парами вход-выход, они могут предсказать результат, когда ему будет предоставлен новый вход. Узнайте больше о типах контролируемого обучения.

Неконтролируемое обучение

Здесь компьютер просматривает наборы данных для выявления скрытых шаблонов без какой-либо помощи. Он работает над сложными задачами и обнаруживает результаты самостоятельно. Узнайте больше о неконтролируемом обучении.

Обучение с подкреплением

Этот процесс машинного обучения использует метод проб и ошибок для определения решения проблемы. Таким образом, вывод программы будет зависеть от текущего ввода, предоставленного ей.

Теперь, когда у вас есть общее представление о машинном обучении, давайте перейдем к наборам данных.

Что такое наборы данных для машинного обучения?

Набор данных, как следует из названия, представляет собой набор данных . Это могут быть данные одной базы данных, где для представления столбцов используется переменная. Строки этой таблицы могут быть представлены членом этого конкретного набора данных.

Подготовка наборов данных для машинного обучения важна. Это связано с тем, что алгоритмы не могут правильно работать с необработанными или неструктурированными данными. Для решения проблем и принятия решений требуется надлежащий набор данных. Например, погодное приложение может не иметь надлежащего набора данных, содержащего климатические данные за последние несколько дней или недель. Таким образом, он не сможет предоставлять точные прогнозы погоды на предстоящую неделю.

Таким образом, без надлежащих наборов данных для машинного обучения проект машинного обучения не будет успешным даже с подготовленными специалистами по данным.

Наборы данных для машинного обучения используются для создания моделей машинного обучения . Эти модели представляют реальную проблему, используя математическое выражение. Чтобы создать такую ​​модель, вы должны предоставить ей набор данных для обучения и работы.

Типы наборов данных, которые используются в машинном обучении, следующие:

1. Набор обучающих данных

Это, пожалуй, самый важный среди наборов данных для машинного обучения. Он передается алгоритму машинного обучения для создания модели. Алгоритм ищет шаблоны данных для идентификации входных переменных. Это поможет ему достичь своей конечной цели или желаемого результата. Результатом этого набора данных является модель машинного обучения, которую можно использовать для прогнозирования результатов.

Около 60% набора данных занимает обучающий набор данных.

2. Набор данных проверки

Набор данных проверки используется на этапе проверки при создании проекта машинного обучения. Этот этап наступает сразу после тренировки. Этот набор данных важен для оценки модели машинного обучения. Инженеры по машинному обучению используют этот набор для настройки гиперпараметров модели. Эти гиперпараметры представляют собой параметры, значения которых устанавливаются до того, как программа начнет обучение.

Их значения не могут быть оценены по данным. Например, гиперпараметры могут включать в себя глубину дерева или количество необнаруженных слоев в нейронной сети.

По словам известных писателей Макса Куна и Кьелла Джонсона , «модель данных должна оцениваться с использованием образцов, которые не использовались для ее создания или корректировки. Это дает вам объективный результат эффективности модели. При работе с огромным объемом данных лучше всего отложить некоторые образцы данных для оценки. Обучающий набор — это образец, используемый для построения модели, тогда как образцы для проверки и тестирования используются для анализа ее производительности».

3. Набор тестовых данных

Тестовые наборы данных для машинного обучения используются для понимания того, как модель машинного обучения будет работать в будущем. Используя этот набор данных, вы сможете понять, насколько точна ваша модель данных. Проще говоря, этот набор данных расскажет вам, сколько ваша модель данных извлекла из обучающего набора.

Эти наборы занимают 20% данных. Набор будет содержать входные переменные вместе с проверенными выходами. Однако в проектах машинного обучения мы обычно не используем обучающий набор данных на этапе тестирования. Это связано с тем, что алгоритм будет знать ожидаемый результат, как он узнал из этого набора данных ранее.

После этапа тестирования модель данных обычно больше не корректируется. Это связано с тем, что дальнейшая корректировка может привести к переоснащению . Переобучение происходит, когда модель данных обучается на слишком большом количестве данных. В этом случае модель начинает учиться на неточных записях данных в заданном наборе данных. В результате он не работает должным образом с новыми наборами данных. Это как пытаться влезть в большие джинсы, когда не можешь!

Но чтобы модель машинного обучения работала успешно, нужно обеспечить ее хорошим набором данных. Без наборов данных для машинного обучения алгоритм не сможет обучаться и решать задачи. Например, если у вас нет нужных книг и ресурсов, вы не сможете пройти тест, который хотите.

Подготовка наборов данных для машинного обучения

Давайте узнаем шаги, необходимые для создания наборов данных для машинного обучения .

Сбор информации

Первым шагом является сбор всех соответствующих данных, которые могут вам понадобиться для вашей модели машинного обучения. Количество данных будет зависеть от сложности проекта машинного обучения . Простой проект потребует меньше данных, чем сложный. Итак, вам нужно определить все, что вам действительно нужно для решения поставленной задачи.

Данные можно легко собрать, ответив на следующие вопросы:

• Какие типы данных доступны вам для проекта?
• Какие данные недоступны, что вам нужно для проекта? – Это может включать определенные базы данных или данные, хранящиеся в облачных системах. Вам может понадобиться получить эти данные.
• Какие данные можно удалить из существующих данных? Это означает удаление нежелательных данных, которые не имеют отношения к вашему проекту.

Когда у вас есть ответы на все эти вопросы, вы можете начать собирать данные из различных источников. Это могут быть текстовые файлы, файлы .csv, просмотр вложенных структур данных в файлах JSON и XML и репозиториях данных.

Теперь вы можете перейти к следующему шагу в создании наборов данных для машинного обучения .

Предварительная обработка данных

Теперь, когда у вас есть все необходимые данные, вы должны правильно обработать их для своей модели. Метод предварительной обработки преобразует необработанные наборы данных в значимые наборы, которые можно использовать. Процесс состоит из трех следующих шагов:

Форматирование

Необработанные данные, которые вы собрали, часто не имеют формата, подходящего для вашей модели машинного обучения. Это может быть файл JSON или реляционная база данных. Вам нужно преобразовать эти данные в текстовый файл или файл .csv в зависимости от вашего удобства.

Уборка

Это процесс, в котором вы исправляете и удаляете недостающие и нежелательные данные из вашего набора данных. Эти экземпляры данных могут не помочь решить проблему. Кроме того, некоторые атрибуты могут содержать конфиденциальную информацию, которую вам может потребоваться скрыть или полностью удалить. Это делает ваши наборы данных для машинного обучения более значимыми.

Выборка

Возможно, вы собрали гораздо больше данных, чем вам действительно нужно для проекта. Большие наборы данных занимают много места в памяти. Они также вызывают более длительное время выполнения и гораздо больше вычислений при подаче на алгоритм машинного обучения. Чтобы избежать этих проблем, вы должны сделать меньшие выборки выбранных данных, которые ваша модель может легко использовать. Этот процесс называется выборкой .

Разработка функций

Здесь набор данных анализируется, чтобы определить лучшие функции и шаблоны, которые помогут решить проблему и сделать прогнозы. Таким образом, в этом процессе некоторые данные могут быть удалены из большого набора данных. Основное внимание уделяется наиболее важным характеристикам, которые подходят модели.

Данные можно разбить на небольшие части, чтобы определить важные функции. Например, данные о продажах за определенный год можно разбить на месяцы и дни недели. Таким образом, анализ эффективности продаж становится проще и быстрее. Это также помогает алгоритму машинного обучения выполнять вычисления быстрее.

Разделение данных

Теперь данные нужно разделить на три набора — обучение, тестирование и валидацию. Вам нужно разделить его на 70%, 20% и 10% соответственно для сетов. Для правильного тестирования убедитесь, что вы выбираете только непересекающиеся подмножества данных. Правильное разделение наборов данных, чтобы позволить модели машинного обучения быстрее достичь желаемого результата. Вы можете уточнить модель данных позже.

Что ж, теперь вы узнали, как подготовить набор данных для алгоритма машинного обучения. Но что, если у вас есть проект, и у вас нет времени на создание собственного набора данных? Благодаря Интернету у вас есть множество готовых к использованию наборов данных, из которых вы можете выбирать.

Наборы данных машинного обучения онлайн

Вот наиболее полезные наборы данных для машинного обучения в Интернете:

• Набор данных о жилье в Бостоне

Популярный выбор среди наборов данных для машинного обучения . Используется для распознавания образов. Он состоит из информации о различных бостонских домах, включая такие данные, как количество комнат, ставка налога и уровень преступности в этом районе. Набор данных, состоящий из 506 строк и 14 переменных в столбцах данных, хорош для прогнозирования цен на жилье.

• Набор данных Паркинсона

Этот набор данных состоит из 195 записей пациентов, а также 23 различных атрибутов, которые имеют биомедицинские измерения. Вы можете использовать набор данных, чтобы отделить здоровых пациентов от пациентов с болезнью Паркинсона.

• ИМДБ

Набор данных, состоящий из 25 000 обзоров фильмов. Это используется для бинарной классификации настроений.

• МИМИК-III

Это общедоступный набор данных, созданный Лабораторией вычислительной физиологии Массачусетского технологического института. Он состоит из данных о здоровье около 40 000 пациентов в критическом состоянии. Сюда включена такая информация, как лекарства, лабораторные анализы, жизненные показатели и демографические данные.

• Беркли DeepDrive BDD100k

В настоящее время Berkeley DeepDrive BDD100k является крупнейшим набором данных, используемым для разработки программ машинного обучения для беспилотных автомобилей. Он содержит более 100 000 видеороликов о вождении в разное время суток в разных климатических условиях. Данные основаны на городах Нью-Йорк и Сан-Франциско.

• Набор данных Uber Pickups

Этот набор данных содержит информацию о вызовах клиентов Uber с апреля по сентябрь 2014 года в Нью-Йорке. Существует около 4,5 миллионов данных о клиентах этого типа и еще 14 миллионов с января по июнь 2015 года. Вы можете выполнить анализ данных, используя этот набор данных, чтобы собрать больше информации о клиентах. Это может помочь компаниям значительно улучшить свой бизнес.

• Набор данных клиентов торгового центра

Он содержит информацию о людях, посещающих торговые центры. Набор данных содержит такие сведения, как пол, возраст, идентификатор клиента, оценка расходов и многое другое. Это может быть очень полезно в целевом маркетинге. На основе таких данных, как возраст и оценка расходов, компании могут сегментировать клиентов на группы. Они могут создать уникальный клиентский опыт для этих групп.

Заключение

Точно так же, как правильные слова и фразы заставляют стихотворение оставаться с вами надолго, правильный набор данных необходим для успешного проекта. Вот почему многие из лучших компаний нанимают инженеров данных для создания наилучшего набора данных для конкретной системы машинного обучения. Поэтому не торопитесь при подготовке наборов данных для машинного обучения .

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, 5+ практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.